WikiEdge:ArXiv-2408.17185v1/questions：修订间差异

2024年9月3日 (二) 10:15的最新版本

作者面对的是智能电网中风力发电集成的问题，特别是在准确预测风速方面的挑战。具体问题包括：

风速的间歇性和非平稳性：风速具有固有的间歇性和非平稳性特点，这使得准确预测风速成为一个难题。
风电集成到电网系统的挑战：风电的非可调度性和非可存储性给电网系统运营商在集成风能时带来了困难，尤其是在维持电力供需平衡和避免成本增加方面。
现有预测模型的局限性：传统的风速预测方法，包括物理方法、统计方法和人工智能方法，都存在一定的局限性，如计算资源消耗大、预测精度随时间降低、难以捕捉非线性关系等。
优化算法在风速预测中的应用：如何有效地优化支持向量机（SVM）等机器学习模型的超参数，以提高风速预测的准确性和鲁棒性。

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-== 研究问题 ==
+作者面对的是[[智能电网]]中[[风力发电]]集成的问题，特别是在准确预测[[风速]]方面的挑战。具体问题包括：
-领域研究问题是如何准确预测短期风速以便成功地将风能集成到电网系统中。
+* 风速的间歇性和非平稳性：风速具有固有的间歇性和非平稳性特点，这使得准确预测风速成为一个难题。
+* 风电集成到[[电网系统]]的挑战：风电的非可调度性和非可存储性给电网系统运营商在集成风能时带来了困难，尤其是在维持电力供需平衡和避免成本增加方面。
+* 现有预测模型的局限性：传统的风速预测方法，包括[[物理方法]]、[[统计方法]]和[[人工智能]]方法，都存在一定的局限性，如计算资源消耗大、预测精度随时间降低、难以捕捉非线性关系等。
+* [[优化算法]]在风速预测中的应用：如何有效地优化[[支持向量机]]（SVM）等[[机器学习]]模型的超参数，以提高风速预测的准确性和鲁棒性。